Laborator 1-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 1 P

Documente similare
Laborator 3-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica (24

Microsoft Word - lab1_2007.doc

Laborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A

Laborator 4 Modele sistemice liniare. Reprezentare numerică. Conversii. Conexiuni 4.1 Tema Formarea deprinderilor de utilizare a convenţiilor MATLAB d

Examenul de bacalaureat 2012

Autoevaluare curs MN.doc

LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL Aspecte generale Programarea neliniară are o foart

Laborator 2-Reprezentari grafice in Matlab Daniel N.Pop Universitatea Lucian Blaga Sibiu Facultatea de Inginerie-Departament Calculatoare si inginerie

Aproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate

Subiectul 1

Microsoft Word - probleme_analiza_numerica_ses_ian09.rtf

CURBE BÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t),

PowerPoint-Präsentation

EXCEL FĂRĂ SECRETE Grafice şi diagrame

METODE NUMERICE ÎN INGINERIE

Pachete de lecţii disponibile pentru platforma AeL

A.E.F. - suport laborator nr.8 sem.ii Analiza structurală la flambaj În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: modalitatea de analiză la fla

Generarea semnalelor standard 1 Scopul lucrării Familiarizarea cu modul de generare şi reprezentare în mediul Matlab a semnalelor de test, considerate

Examenul de bacalaureat 2012

Examenul de bacalaureat 2012

SUBPROGRAME

Ghid de Referință Explicații sumare ale operațiunilor de rutină HL-L2312D HL-L2357DW HL-L2352DW HL-L2372DN HL-L2375DW Brother recomandă să păstrați ac

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

Spatii vectoriale

Laborator 3

Microsoft Word - PDS_proiect5_2019

REVISAL Versiunea: Data release: 15 martie 2016 IMPORTANT! Distribuţia curentă (v6.0.4) a aplicaţiei Revisal conţine nomenclatorul COR ISCO 08 î

OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1

Ecuatii si sisteme de ecuatii neliniare 1 Metoda lui Newton Algorithm 1 Metoda lui Newton pentru ecuaţia f(x) = 0. Date de intrare: - Funcţia f - Apro

Laborator 4: Continuare Programare Orientată pe Obiecte Întocmit de: Adina Neculai Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu 29 octombrie 2011

09. Informatica 2 - MM 1

A.E.F. - suport laborator nr.5 sem.ii Analiza suprafețelor prin utilizarea elementelor 2D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: realizar

Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec

Microsoft Word - D_ MT1_II_001.doc

GEOMORFOLOGIE LP

Calcul Numeric

Object Oriented Programming

A.E.F. - suport laborator nr.10 sem.ii Analiza stării de contact între elemente 3D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: analiza contact

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO

Microsoft Word - CarteC.doc

Nr. 932 din Avizat ISJ Vâlcea, Inspector școlar informatică, Ciochină Luisa EXAMEN DE ATESTARE A COMPETENȚELOR PROFESIONALE A ABSOLVENȚILOR

proiectarea bazelor de date

DAN LASCU ADRIANA-LIGIA SPORIŞ ANDA OLTEANU PAUL VASILIU MATEMATICĂ. CULEGERE DE PROBLEME TIP GRILĂ PENTRU ADMITEREA ÎN ACADEMIA NAVALĂ MIRCEA CEL BĂT

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de

Îndrumar de Laborator Teoria Probabilităţilor şi Statistică Matematică prin Matlab Daniel N.Pop 1

Metode avansate de gestiune a documentelor și a sistemelor de calcul - LABORATOR 1 -

CABINET MINISTRU

Addendum Syllabus 6 Microsoft Access 2016 REF Syllabus 6.0 Cunoașterea domeniilor în care se utilizează bazele de date Datorită potenţialului ma

DISPOZITIVE DE INTRARE

Slide 1

Microsoft PowerPoint - Prezentarea_programelor_de_studii_de_licenta_2019

Limbaje de Programare Curs 8 – Fisiere

Laborator 7- Distributii de probabilitate clasice Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 15.nov

Microsoft Word _POO_Lab_1_Modificari_v01.htm

Limbaje de Programare Curs 6 – Functii de intrare-iesire

Lecții de pregă,re la informa,că Admitere 2019 Tema: Discutarea problemelor date la ul,mele sesiuni de admitere Bogdan Alexe

CURS

Microsoft Word - Excel_3.DOC

Manual de utilizare Room Booking System

Noțiuni matematice de bază

Paradigme de programare

Matrici și vectori în VBA În VBA, o matrice este un grup de variabile de același tip. De ce ar trebui să utilizați o matrice? Presupunem că ați vrut s

Introducere în limbajul JavaScript

PHP (II)

Algebra si Geometri pentru Computer Science

Raportarea serviciilor de dializă la nivel CNAS

Addendum Syllabus 6 Microsoft Word 2016 REF Syllabus 6.0 Crearea unui document nou pe baza unor șabloane disponibile local sau online Microsoft

Propunator: Morar Florin Colegiul National Silvania Zalau Discipina: Informatica Nivel liceal, cls. XII 1.Să se scrie în limbajul C/C++ definiţia comp

Diapositive 1

ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru

Microsoft Word - Software pentru ordonarea multirang a componentelor unei colectivitati.doc

FIŞA DISCIPLINEI

Înregistraţi produsul achiziţionat şi veţi putea beneficia de suport pe pagina CD250 CD255 SE250 SE255 Ghid de iniţiere rapidă

Laborator 8- Statistica Descriptiva Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 22.nov

Testare manuala: situatia in care o persoana initiaza fiecare test, interactioneaza cu el si interpreteaza, analizeaza si raporteaza rezultatele. Test

Unitatea: Școala Gimnazială Disciplina: Informatică și TIC Programa școlară aprobată cu OMEN nr.3393 din Profesor: prof. Clasa: a V-a A, B

FIŞA DISCIPLINEI

Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA 45 Matematică. Clasa a VII-

Laborator 9: Fire de execuţie Întocmit de: Adina Neculai Îndrumător: Asist. Drd. Gabriel Danciu 20 noiembrie 2011

Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de

Matematici aplicate științelor biologie Lab06 MV

Microsoft Word - Curs_07.doc

E_d_Informatica_sp_SN_2014_bar_10_LRO

Utilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTr

Fisa disciplinei_Utilizarea_Calc_CFDP_ _var2_

Microsoft Word - Laboratorul 2.docx

Procesarea Imaginilor - Laborator 1: Introducere în utilizarea bibliotecii OpenCV 1 1. Introducere în utilizarea bibliotecii OpenCV 1.1. Introducere S

GHERCĂ MAGDA CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PORTOFOLIU EVALUARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A Neamț SERIA 1 GRUPA 1 CURSANT: GHERCĂ G

Manual de utilizare a Sistemului Informațional al Institutului Național al Justiției (SI INJ) intranet.inj.md Ver.2 Manual de utilizare a Sistemului I

L7

Modelarea si Simularea Sistemelor de Calcul

Platforma 5. 1 Introducere in MSSQL Introducere Pe parcursul ultimilor ani, se poate observa o cuplare a limbajelor de programare majore cu tipuri de

Limbaje de programare Pointeri. Alocare dinamică (continuare) 26 noiembrie 2012

Gestiunea serviciilor de recuperare a sănătăţii în sanatorii şi preventorii

Fâciu N. Maria-Ema CASA CORPULUI DIDACTIC BRĂILA PROGRAM DE FORMARE INFORMATICĂ ȘI TIC PENTRU GIMNAZIU CLASA A V-A SERIA 1 GRUPA 2 CURSANT: Fâciu N. M

Transcriere:

Laborator 1-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 1 Prezentare generală Matlab 1.1 Help on-line 1. Limbajul MATLAB este mult mai simplu de învăţat dacă se renunţă la inspectarea aridă a listelor cu variabile, funcţii şi operatori şi se utilizează în schimb comenzile help, helpdesk, demo tastate direct de la prompterul MATLAB. 2. Pentru aflarea tuturor informaţiilor utile despre o comandă sau o funcţie se tastează help urmat de numele comenzii sau funcţiei respective. 3. Pachetul MATLAB dispune de asemenea de informaţii complete despre utilizare sub forma unei documentaţii tip.pdf. 4. În cazuri particulare se poate apela la INTERNET, existând o legătură la pagina Web a firmei producătoare. 5. Alte comenzi utile pentru aflarea de informaţii sunt: helpwin, lookfor, help help. 1.2 Opţiuni de salvare Pentru salvarea variabilelor curente cu care se lucrează în MAT- LAB la încheierea unei sesiuni de lucru se poate utiliza comanda save. Această comandă va salva toate variabilele curente generate de către utilizator într-un fişier numit matlab.mat. Dacă se doreşte se poate da un nume fişierului de date în care se salvează variabilele. 1

Spaţiul de lucru conţine un set de variabie (numite tablouri sau matrice) care pot fi manevrate din linia de comandă. Se pot folosi comenzile who şi whos pentru a vedea care sunt variabilele curente din workspace. Pentru ştergerea variabilelor din workspace se utilizează comanda clear. Lansarea in executie: dublu click pe iconul Matlab. Parasirea mediului de programare se face cu comanda >quit 1.3 Crearea fişierelor MATLAB (.m files) Deoarece este mult mai comod şi util decât introducerea comenzilor linie după linie la prompterul MATLAB, se lucrează cu fişiere text care conţin aceste linii program cu comenzile necesare. Aceste fişiere conţin cod în limbajul MATLAB şi sunt denumite.m files (sau M-files). Fişierele se creează utilizând un editor de text şi apoi se utilizează ca o comandă MATLAB obişnuită. Sunt două tipuri de fişiere.m: Fişiere Script, care nu acceptă argumente de intrare şi nu returnează argumente de ieşire. Aceste fişiere operează cu datele din spaţiul de lucru. Rutine (funcţii), care acceptă argumente de intrare şi returnează argumente de ieşire. Variabilele utilizate sunt variabile locale (interne) ale funcţiei. Pentru a vedea conţinutul unui fişier MATLAB, de exemplu nume.m, se foloseşte comanda: > type nume.m >clc% sterge ecranul Exemplul 1 : Următorul fişier creează o funcţie neliniară: Se alege din meniul New optiunea function si se salveaza cu numele humps function y = humps(x) y = 1./((x-.3).^2 +.01) + 1./((x-.9).^2 +.04) - 6; end Această funcţie poate fi evaluată pentru un set de puncte în intervalul 0 x 1 cu comanda: >x = 0:.002:1; >y = humps(x); şi apoi se poate reprezenta grafic funcţia cu comanda >plot(x,y) 2

Graficul arată că funcţia are un minim local la aproximativ x = 0.6. Dacă de exemplu utilizăm funcţia fminsearch putem găsi imediat valoarea exactă a lui x. Primul argument al funcţiei este chiar numele funcţiei pentru care calculăm minimul (al doilea parametru este o aproximare grosieră a localizării minimului). > x = fminsearch( humps,.5); > x x = 0.6370 O altă posibilitate este crearea la nivelul liniei de comandă a unui obiect inline prin folosirea unei expresii tip şir de caractere: > f=inline( 1./((x-.3).^2+.01)+1./((x-.9).^2+.04)-6 ); 1.4 Matrici si Polinoame Exemplul 2 : Polinoamele sunt descrise în MATLAB prin vectori linie ale căror elemente sunt de fapt coeficienţii polinoamelor în ordinea descrescătoare a puterilor. p(x) = x 3 + 5 x + 6 >p = [1 0 5 6] Un polinom poate fi evaluat pentru o valoare a lui x de exemplu x=1 cu ajutorul funcţiei polyval: >polyval(p,1) ans= 12 Se pot afla cu uşurinţă rădăcinile polinomului folosind funcţia roots astfel: > r=roots(p); > r r = 0.5000 + 2.3979i 0.5000-2.3979i -1.0000 Comanda care permite înmulţirea a două polinoame, şi anume conv: > p1=[1 3 5] p1 = 1 3 5 > p2=[2 0 1 0 5] p2 = 2 0 1 0 5 > p3=conv(p1,p2) 3

p3 = 2 6 11 3 10 15 25 Funcţia polyfit găseşte coeficienţii unui polinom (o curbă) care aproximează un set de date în sensul algoritmului celor mai mici pătrate: p = polyfit(x,y,n); Exemplu: > x = [1 2 3 4 5]; y = [5.5 43.1 128 290.7 498.4]; > p = polyfit(x,y,3) Pentru plotarea rezultatului se utilizează mai întâi funcţia polyval pentru o trasare cât mai exactă a graficului polinomului şi apoi se plotează estimarea versus datele reale pentru comparaţii. > x2 = 1:.1:5; > y2 = polyval(p,x2); > plot(x,y, o,x2,y2) Funcţia residue se utilizează pentru descompunerea în fracţii simple. Se aplică în cazul raportului a două polinoame b şi a, b(s) a(s) = r 1 + r 2 +... + r n + k s s p 1 s p 2 s p n unde r este un vector coloană, p tot un vector coloană care conţine polii iar k un vector linie cu termenii direcţi. Exemplu: 4 + 8s 1 1 + 6s 1 + 8s 2 > b = [-4 8]; > a = [1 6 8]; >[r,p,k] = residue(b,a) r = -12 8 p = -4-2 k = [] Dacă se folosesc trei argumente de intrare (r, p, şi k), funcţia residue asigură conversia înapoi în forma polinomială. MATLAB-ul operează cu matricile cu aceeaşi uşurinţă cu care lucrează cu scalarii. Pentru adunarea a două matrici de exemplu se 4

foloseşte pur şi simplu semnul + ca la o adunare obişnuită. Bineînţeles că matricile trebuie să aibă aceleaşi dimensiuni pentru a putea fi adunate iar pentru inmulţire operatorul *. > A=[2 3;15-3] A = 2 3 15-3 > B=[11-21; 12 4] B = 11-21 12 4 > C=A+B C = 13-18 27 1 > D=A*B D = 58-30 129-327 > det(a) ans = -51 >inv(a); ans = 0.0588 0.0588 0.2941-0.0392 1.5 Interpolarea Interpolarea este un proces de estimare a valorilor dintre date (puncte) cunoscute. Aplicaţiile interpolării sunt numeroase în domenii cum ar fi procesarea numerică a semnalelor şi imaginilor. MATLAB-ul dispune de mai multe tehnici de interpolare, alegerea unei metode sau alteia făcându-se în funcţie de acurateţea necesară, de viteza de execuţie şi de gradul de utilizare a memoriei. Funcţiile de interpolare se află în directorul polyfun. Exemplu >[x,y] = meshgrid(-3:1:3); >z = peaks(x,y); > surf(x,y,z); Generarea unei suprafeţe mesh fine pentru interpolare: 5

[xi,yi] = meshgrid(-3:0.25:3); Interpolarea cu metoda celei mai apropiate vecinătăţi: zi1 = interp2(x,y,z,xi,yi, nearest ); Interpolarea cu metoda biliniară: zi2 = interp2(x,y,z,xi,yi, bilinear ); Interpolarea cu metoda bicubică: zi3 = interp2(x,y,z,xi,yi, bicubic ); 1.6 Plotarea funcţiilor Exemplu: trasarea graficului funcţiei humps pentru limitele [-5 5] ale axei x tastam in linia de comanda: >fplot( humps,[-5 5]); Dacă dorim şi precizarea limitelor de reprezentare pe axa y (realizarea unui zoom) folosim comanda: >fplot( humps,[-5 5-10 25]); Se poate realiza şi reprezentarea mai multor funcţii pe acelaşi grafic >fplot( [2*sin(x+3), humps(x)],[-1 1]); O plotare tri-dimensională a unei curbe poate fi obţinută cu >t = 0:0.1:3*pi; > plot3(sin(2*t),cos(t),t); Lungimea acestei curbe este dată de formula următoare: 3π 2 4 sin(2t)2 + cos(t) 2 + 1dt 0 Pentru calculul lungimii trebuie integrată numeric integrala de mai sus. Pentru aceasta se creează mai întâi o funcţie MATLAB care descrie integrandul pe care o numim fcurba: function f = fcurba(t) f = sqrt(4*cos(2*t).^2 + sin(t).^2 + 1); şi apoi se integrează cu ajutorul funcţiei quad: >lungime = quad( fcurba,0,3*pi) >lungime = 1.7222e+01 6